[发明专利]基于知识图谱的安全知识自助查询系统的构建方法及装置

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱的安全知识自助查询系统的构建方法，包括：收集并预处理安全知识资料，建立用于实体抽取及关系抽取的语料库；采用BERT‑BiLSTM‑CRF算法抽取实体，采用BERT‑CNN算法抽取关系，生成三元组数据存入图数据库构建知识图谱；基于样本查询语句构建训练样本集，训练朴素贝叶斯分类器；基于自然语言处理与朴素贝叶斯分类算法生成Cypher查询语句，构建自助查询端；将知识图谱及自助查询端配置到移动智能终端构建自助查询系统。应用本查询系统可随时随地进行自助查询，不受地理条件和网络条件限制，此外，本查询系统可以精准查询出问题的答案，避免了查阅施工规范及网页搜索的低效和繁琐。

技术领域

本发明涉及施工现场安全管理领域，具体涉及一种基于知识图谱的安全知识自助查询系统的构建方法及装置。

背景技术

工程项目建设是一种多门类的综合性生产活动，具有建设周期较长、建设过程中不确定因素多的特点。长期以来，施工安全问题一直是工程项目建设中令人关注的问题，近年来，我国建筑施工安全形势虽然有所好转，但各类安全事故时有发生，施工安全问题仍不容忽视，施工安全管理水平有待进一步提高。目前，施工安全规范及施工安全事故报告在不断积累，大部分海量施工现场安全知识主要存放在施工安全规范文档及住建部网站的事故安全报告中，这些文档大多是纸质文档或者是些零碎化的电子信息，传统的施工安全管理并不能充分利用这些非结构化的信息，查阅纸质施工规范或传统的网页搜索查询非常低效且繁琐，更加无法完成自助查询，究其原因在于缺乏将这些非结构化零碎化信息转化为可复用知识的手段，因此，提供一种高效率可返回精准查询结果的施工安全知识自助查询系统构建方法是一个亟待解决的问题。

2012年Google正式提出知识图谱这一概念，其初衷是为了提高搜索引擎的搜索能力，改善用户的搜索质量以及搜索体验。最早的知识图谱是 Google用于增强其搜索引擎功能的知识库，现在的知识图谱已被用来泛指各种大规模的知识库。本质上,知识图谱是语义网络的知识库，简单地说，知识图谱是一种多关系图，在知识图谱里，通常用“实体”来表达图里的“节点”、用“关系”来表达图里的“边”。实体指的是现实世界中的事物，关系则用来表达不同实体之间的某种联系。本发明人认为，将知识图谱应用到施工安全知识自助查询系统的构建中，可以使高效率的精准自助查询成为可能。

发明内容

本发明的第一个目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于知识图谱的安全知识自助查询系统的构建方法。土木行业零碎化信息及可变因素多，施工安全知识主要存放在施工安全规范文档及住建部网站的事故安全报告中，大多是纸质文档或者是些零碎化的电子信息，这些非结构化文本导致查询效率低下，本发明提供的自助查询系统克服了这种不足，提高了实用性。本发明的另一个目的在于克服现有技术中的缺点与不足，提供一种基于知识图谱的安全知识自助查询系统的构建装置。

本发明的第一个目的可以通过采取如下技术方案达到：

一种基于知识图谱的安全知识自助查询系统的构建方法，应用于配置智能移动终端，所述自助查询系统的构建方法包括以下步骤：

S1、收集施工安全知识资料，对资料进行预处理，基于预处理后的安全知识资料应用数据标注软件构建用于实体抽取和关系抽取的语料库。实体抽取语料采用标注工具YEDDA给文本中的实体打上实体类别标签，关系抽取的语料通过手工标注给文本中的实体以及实体之间的关系打上相应的标签。一般而言，收集到的安全资料无法被后续操作直接运用，故而需要进行预处理操作。安全知识主要来自施工安全规范文档和施工安全事故报告以及住建部网站的事故安全报告，这些非结构化的安全知识如果是纸质文档则先要将其转化成电子资料，然后再进行进行TXT文本化处理。

S2、调用BERT-BiLSTM-CRF算法进行施工安全知识实体抽取；